The test–retest reliability of an IMU-based motion capture system for total body angular momentum range, medial–lateral margin of stability, and step width: Effects of walkway length and number of consecutive strides
Notice bibliographique
Résumé
Establishing the test–retest reliability of a motion capture system is important to support repeated walking balance assessments and to discern the relevance of significant changes to measured outcomes. Reliability of walking outcomes could also be impacted by the number of consecutive strides analysed. The primary objective of this study was to evaluate the test–retest reliability of the XSens Awinda inertial sensor-based system for total body angular momentum range, margin of stability, and step width. Twenty-eight young adults (24 ± 4 years) completed two data collections >48 h apart, consisting of 10 walking trials in a laboratory (8 m) and a hallway (20 m). Total body kinematic data from 17 sensors were used to calculate ranges of total body angular momentum (H), medial–lateral margin of stability (MOS ML ), and step width (SW). Intra-class correlations (ICC ± 95 % confidence intervals) and minimum detectable change values at a 95 % confidence level (MDC 95 ) were calculated using different stride counts. ICCs indicated moderate to excellent reliability for ranges of H, MOS ML , and SW. MDC 95 levels were small for ranges of H and large for MOS ML and SW. ICCs were greater in the laboratory for MOS ML and similar between the laboratory and hallway for ranges of H and SW. MDC 95 indicated better reliability for the hallway suggesting that settings with a longer walkway may be ideal for reliable outcomes. The greatest improvements to reliability occurred within the first 10 consecutive strides, indicating at least 10 consecutive strides across multiple trials are recommended for improved reliability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».